服务器混搭不同型号GPU的配置与避坑指南

为啥要在服务器上装不同型号的GPU？

最近不少朋友在折腾服务器的时候，都有个共同的想法：能不能把不同型号的GPU塞到一台服务器里？这个想法其实挺实在的。比如你手头可能有一块老款的Tesla V100，后来又添置了新的A100，总不能为了用新卡就把老卡扔了吧？再说了，不同型号的GPU各有各的擅长领域，混搭使用反而能取长补短。

我认识的一个做深度学习的小伙伴就是这样，他用V100做模型训练，因为它的双精度计算能力强；同时用RTX 3090做推理和可视化，看中的是它的显存大而且性价比高。这种组合拳打出来，既省钱又高效，何乐而不为呢？

硬件兼容性：首先要过的第一关

说到混搭GPU，第一个要担心的就是硬件兼容性问题。别看都是PCIe接口，里面的门道可多了去了。

首先是电源问题。不同型号的GPU功耗差别很大，一块高端GPU动不动就要300瓦，你要是插上三四块，电源就得配个1600瓦以上的。我见过有人贪便宜用了小功率电源，结果一跑大型计算就直接断电，那叫一个惨。

其次是散热。GPU这东西工作起来跟小暖气似的，不同型号的卡发热量不同，在机箱里会产生热区。最好是用涡轮散热的显卡，能把热风直接排到机箱外面。要是用普通的风扇散热，热量在机箱里打转，温度一高所有卡都跟着降频，性能就下来了。

还有物理空间的问题。现在的GPU越做越大，三槽厚的卡很常见。你得确保服务器机箱有足够的槽位，而且卡与卡之间要留出空间散热。我曾经试过把两块厚卡塞进只有一槽间隔的插槽，结果靠里的那块卡温度直接飙到90度，只能降频运行。

驱动安装的那些坑

驱动问题绝对是混搭GPU中最让人头疼的。不同厂商的GPU需要不同的驱动，甚至同一厂商的不同架构也需要匹配的驱动版本。

比如说，你想在一台服务器上同时用NVIDIA和AMD的显卡，那驱动就得分开装。NVIDIA的驱动还好说，AMD的驱动有时候会跟NVIDIA的冲突。我建议先装AMD的驱动，再装NVIDIA的，这个顺序成功率比较高。

如果是不同代的NVIDIA卡混用，比如Pascal架构的P100和Ampere架构的A100，你得找个能同时支持这两种架构的驱动版本。NVIDIA官方其实有兼容性列表，安装前最好去查一下。

这里分享个小技巧：安装驱动时最好用命令行模式，关闭图形界面，这样可以避免很多莫名其妙的问题。装完后再重启进入图形界面，检查一下所有卡是否都被正确识别了。

系统识别与资源分配

驱动装好了，接下来就是让系统正确识别这些GPU了。在Linux下，可以用nvidia-smi命令查看所有NVIDIA GPU的状态，用rocm-smi查看AMD GPU。

有时候你会发现某块卡没被识别，这时候别急着重装驱动，先检查一下BIOS设置。有些服务器的PCIe槽位需要手动开启，或者有资源分配的优先级设置。

资源分配也是个技术活。你可以用NVIDIA的MIG技术把一块大GPU分成多个小实例，或者用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来控制哪些任务用哪些卡。比如说，你可以把训练任务分配给A100，把数据预处理任务分配给V100，这样各司其职，效率最高。

有个做AI绘画的朋友告诉我，他专门用一块RTX 4090做图像生成，用另一块小点的卡做界面响应，这样用户在操作时就不会卡顿了。

实际应用场景与性能优化

混搭GPU在实际应用中真的能发挥很大作用。比如说在虚拟化环境中，你可以给不同的虚拟机分配不同型号的GPU，根据虚拟机的需求来匹配资源。需要高计算能力的VM就分A100，只需要基本图形显示的VM就分个入门级卡，这样资源利用率最高。

在做大规模模型训练时，你可以用多块GPU做数据并行。但要注意，不同型号的GPU性能不同，在分配批量大小时要考虑这个因素。快的卡多分点数据，慢的卡少分点，让所有卡差不多同时完成计算，这样才能避免快的卡等慢的卡。

还有一个常见的场景是渲染农场。不同型号的GPU渲染速度不同，你可以用任务调度系统来自动分配任务，优先把任务分配给空闲的、性能强的GPU，实现负载均衡。

常见问题与解决方案

混搭GPU的路上难免会遇到各种问题，我整理了几个最常见的：

• 某块GPU突然不工作了：先检查电源连接，再检查温度是否过高触发了保护。有时候重新插拔一下就能解决。
• 性能不如预期：可能是PCIe带宽不足，或者是驱动版本不对。尝试更新驱动，或者调整GPU的插槽位置。
• 系统不稳定经常死机：这很可能是电源功率不足，或者散热不良。检查一下整体功耗和温度情况。
• 特定应用无法使用某块GPU：可能是应用本身的兼容性问题，检查一下应用是否需要特定的CUDA版本或驱动版本。

说实话，服务器混搭不同型号GPU这条路虽然有点坎坷，但一旦走通了，回报是相当可观的。你不仅能把现有的硬件资源充分利用起来，还能根据实际需求灵活调整配置。关键是，这个过程能让你对硬件和系统有更深入的理解，这种经验是用钱买不来的。

如果你正准备尝试混搭GPU，我的建议是：从小处着手，先试着混搭两代相近的NVIDIA卡，积累经验后再尝试更复杂的组合。记住，耐心和细心是成功的关键！